AIの赤ちゃん予測はどこまで当たるのか

要点: AIの赤ちゃん予測は遊びのための機能です。AIは両親の顔立ちを混ぜ合わせて、それらしく見える赤ちゃんの顔をつくります。けれど実際の遺伝子の組み合わせも、環境の影響も、成長のなかで顔がどう変わるかも、知る手立てを持っていません。予言としてではなく、家族で楽しむ思い出のひとつとして受け取るのが、いちばんしっくりきます。

父親と母親の写真を入れると、数秒で「あなたの赤ちゃんです」という一枚が出てくる。たしかに面白い体験です。では、その一枚はどれくらい現実に近いのでしょうか。当たるものなのか、それともただの偶然の画像なのか。この記事では、この種のアプリの裏側を正直に見ていきます。AIが近づけること、絶対に分からないこと、そしてよりよい結果を得るためにできることを説明します。

AIは何をして顔をつくっているのか

赤ちゃんの顔をつくるAIは、魔法を使っているわけではありません。学んだパターンで動いています。 こうしたモデルは大量の人の顔で訓練されていて、その過程で顔の構造を覚えます。目、鼻、口の比率、顔の輪郭、肌や髪の色合い、そして赤ちゃんの顔が大人の顔とどう違うか、といったことです。

両親の写真をアップロードすると、だいたい次のことが起きます。

1. 2枚の写真から顔の特徴を取り出します。目の形、鼻の造り、唇の形、顔の比率、肌と髪の色合い。
2. それらを混ぜ合わせます。ある部分は母親から、別の部分は父親から取って、ひとつの組み合わせをつくります。
3. 学習した赤ちゃんの顔のパターンを使って、その組み合わせを赤ちゃんの比率に置き換え、それらしい顔を出力します。

ここでのキーワードは「それらしい」です。AIは「この2人の子どもなら、こんな見た目もありうる」と言える画像をつくります。ただしそれは予測ではなく、見た目の合成です。モデルは、2人が持っている遺伝子を見ていません。写真に写っている、目に見える特徴だけを処理しています。

遺伝が実際にどう働くのか、なぜある特徴が表に出るのかについては赤ちゃんは誰に似る？にまとめました。

「当たる」という言葉が合わない理由

短い答えを言うと、この技術に「正しい／間違い」という物差しは合いません。 確かめるべき未来が、まだ存在しないからです。赤ちゃんはまだ生まれていません。もっと適切な問いは、「この画像は、ありうる可能性のひとつを示しているか」です。

そのためには、AIが近づけることと、そもそも知りようがないことを分けておく必要があります。

AIが近づけること	AIが知りようのないこと
顔全体の印象（目、鼻、口の形）	実際の遺伝子の組み合わせと、表に出るかどうかの関係
肌と髪の色合いの傾向	遺伝子のはたらき方に影響する環境の要因
顔の比率を赤ちゃんのものに置き換えること	栄養、睡眠といった育つ環境の影響
両親の似ているところの視覚的な混ぜ合わせ	成長のなかで顔がどう変わっていくか
「ありそう」と感じさせる説得力	世代を飛ばして出てくる特徴（祖父母から来るえくぼなど）

左の列は、写真から読み取れる目に見える情報です。ここでのAIは本当に見事です。右の列は、写真にまったく含まれていない情報です。日本では目の色の話題は少ないですが、たとえばまぶたの形。両親がどちらも一重でも、子どもが二重になることがあります。表に出ていない型は写真に写らないので、AIはこの可能性を計算に入れられません。見えているものを混ぜているだけです。

しかも見た目は、生まれた時点で決まるわけでもありません。生まれたときは一重に見えていた子が幼児期に二重になることは、日本でとてもよくあります。新生児の髪は数か月で抜け替わります。顔立ちは成長とともにはっきりしてきます。つまり、いちばんよくできた予測でさえ、動き続けている的に向けて撮った1枚の写真です。

毎回、結果が変わるのはなぜか

同じ両親の写真で2回試すと、違う赤ちゃんが出てきます。これは不具合ではなく、この技術の性質です。

AIの画像生成は確率的に動きます。実行のたびに、特徴の混ぜ方について違う「解釈」が出てきます。1回目は目が母親に、鼻が父親に似ていて、2回目はその逆になる。現実でも、同じ両親のきょうだいがまったく違って見えることを考えれば、腑に落ちる話です。1回の実行は、ありうる組み合わせのひとつを見せているのであって、唯一の正解を出しているのではありません。

使う写真によっても変わります。母親が笑っている一枚と、まじめな表情の一枚では、モデルに渡る手がかりが違います。光、角度、表情が変われば、混ぜ合わせの結果も変わります。「どっちが本当の赤ちゃん？」と問うのではなく、それぞれを別の可能性のカードとして見るほうが合っています。

これは、この機能のいちばん楽しいところでもあります。何度か試して「きょうだいのパターン」を並べてみると、家族で話が弾みます。

よい結果を出すためのコツ

AIは写真に写っているものしか処理できないので、結果の質はアップロードする写真の質でほとんど決まります。次の点を守るだけで、はっきり違います。

• 明るいところで撮る。 日中の自然光で、影の少ない写真がいちばん顔立ちを正しく伝えます。暗い場所、逆光は肌の色と輪郭を崩します。
• 顔がはっきり、大きく写っている。 ぼやけた写真、遠くから撮った写真、解像度の低い写真では、モデルが輪郭を推測することになります。
• 正面から。 横から、下からのあおりは顔の形をゆがめます。カメラをまっすぐ見ている一枚が理想です。
• 眼鏡、帽子、強い加工フィルターは避ける。 顔を隠すものと美肌加工は、モデルが扱える情報を減らします。

このコツは赤ちゃんの予測だけでなく、AIを使った写真処理のすべてに当てはまります。写真をAIでどう編集できるかはAIによる写真編集にまとめてあります。

遊びと、遺伝の現実

AIの予測をどこに置けばよいかを、はっきりさせておきます。

• 遺伝は、赤ちゃんの見た目を実際に決めているしくみです。両親から来る遺伝子の、複雑で、一部は偶然に左右される組み合わせ。その結果を生まれる前に確実に知ることは、アプリにも専門家にもできません。
• AIの予測は、その好奇心に対する、目に見える形での楽しい答えです。「こんな感じもありうる」と言ってくれる、人に見せたくなる1枚です。

この2つは競い合うものではなく、補い合うものです。遺伝は「なぜ確実には分からないのか」を教えてくれます。AIは、その分からなさを楽しい驚きに変えてくれます。この距離感でつきあうと、この機能はがっかりの元ではなく、妊娠期間の楽しい記憶のひとつになります。両家が集まったときに見せる一枚、パートナーと「目は絶対あなた似」と言い合う時間、何年かあとに実際の写真の隣に並べて笑う材料。

つまり、健全な受け取り方はこうです。これは予言ではなく、思い出です。 実際の赤ちゃんに似ていたら楽しい偶然ですし、似ていなくても、いちばんの驚きは赤ちゃん自身です。

Baby Wallieでの2つの機能

Baby Wallieでは、この好奇心を2つの形で試せます。

誰に似る？ — 父親と母親の写真を1枚ずつアップロードすると、AIが顔立ちを混ぜ合わせて、ありうる赤ちゃんの顔をつくります。男の子・女の子それぞれのパターンを見て、家族に共有できます。

成長後の顔予測 — 赤ちゃんの写真を1枚アップロードすると、AIが1歳、2歳、3歳、5歳、10歳、18歳のありうる姿をつくります。この機能の使い方と受け取り方は大きくなったらどんな顔？に詳しく書きました。

どちらの機能でも、アップロードされた写真は予測画像を生成するためだけに処理され、第三者に共有されることはなく、処理が終わったあとに保存し続けることもありません。詳しくはプライバシーポリシーにあります。

日本では顔写真は個人を特定できる情報として扱われますし、子どもの写真は本人が同意できる立場にないという点で、大人の写真とは重みが違います。どのサービスを使うときも、何のために処理するのか、モデルの学習に使うのか、削除を求められるのか。この3つは確認する習慣をつけてください。判断の目安は赤ちゃんの写真をAIに預けても安全かにまとめました。

楽しむための距離感

「AIの赤ちゃん予測は当たるのか」への正直な答えは、見た目としては説得力があり、生物学的には何も約束していない、です。AIは両親の顔立ちを巧みに混ぜて、それらしい赤ちゃんの顔をつくります。けれど遺伝子の組み合わせも、育つ環境も、成長の驚きも知りません。その線を分かったうえで近づくと、残るのはちょうどよいものです。家族が笑って、見せ合って、とっておく1枚。

試してみたくなったら誰に似る？から、そのあとに成長後の顔予測もどうぞ。似ることの科学的な側面が気になる方は赤ちゃんは誰に似る？へ。妊娠と育児のなかで出てきた疑問はWallie AIに日本語で聞けば、日本語で返ってきます。ひとつだけ正直に書いておくと、アプリの表示言語は英語とトルコ語のみで、画面そのものは日本語になりません。

この記事は一般的な情報提供と娯楽を目的としたものです。